【问题标题】:matrix multiplication with elements containing infinity与包含无穷大的元素的矩阵乘法
【发布时间】:2020-11-24 19:45:24
【问题描述】:

说,我们有A=np.array([[0, 0, 1, 2], [1, 2, 0, 0], [0, 1, 2, 0], [1, 0, 2, 0]])

还有b=np.array([1, -inf, 1, -inf])

我怎样才能得到这个输出:A.dot(b)=[-inf, -inf, -inf, 3]

【问题讨论】:

  • 0 * 无穷大是未定义的,这就是你得到[nan, nan, nan, nan]的原因
  • @PranavHosangadi 如何定义 0* infinity=0?

标签: python numpy matrix-multiplication infinity


【解决方案1】:

0 * 无穷大是未定义的,这就是为什么当你做A.dot(b) 时你会得到[nan, nan, nan, nan]

矩阵和向量的点积只是它们的元素乘积,在第二个轴上求和。所以,

A=np.array([[0, 0, 1, 2], [1, 2, 0, 0], [0, 1, 2, 0], [1, 0, 2, 0]])
b=np.array([1, -np.inf, 1, -np.inf])

X = A * b
print(X)

这给了我们:

array([[  0.,  nan,   1., -inf],
       [  1., -inf,   0.,  nan],
       [  0., -inf,   2.,  nan],
       [  1.,  nan,   2.,  nan]])

现在,我们知道nan 的值是0np.inf 相乘的结果。所以,我们可以用0替换它们。

X[np.isnan(X)] = 0
print(X)

输出:

array([[  0.,   0.,   1., -inf],
       [  1., -inf,   0.,   0.],
       [  0., -inf,   2.,   0.],
       [  1.,   0.,   2.,   0.]])

最后,在第二个轴上求和

result = X.sum(axis=1)
print(result)

输出:

array([-inf, -inf, -inf,   3.])

作为单个函数:

def dotinf(A, b):
    X = A * b
    X[np.isnan(X)] = 0
    return X.sum(axis=1)

P=np.array([[0, 0, 1, 2], [1, 2, 0, 0], [0, 1, 2, 0], [1, 0, 2, 0]])
q=np.array([1, -np.inf, 1, -np.inf])
r = dotinf(P, q)

【讨论】:

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